目的:癌症仍然是全球发病率和死亡率的主要原因,印度承受着巨大的癌症负担。有效的基于人群的癌症筛查对于早期发现和减少与癌症相关的死亡至关重要。本研究旨在开发基于移动应用程序的癌症筛查和监视系统(CSM),以提高社区卫生工作者(CHWS)基于人群的癌症筛查的效率和有效性。方法:采用了应用研究方法,将传统的癌症筛查程序与新开发的移动应用系统相结合。CSMS包括一个基于Android的移动应用程序和一个用于实时数据收集,监视和快速推荐屏幕阳性案例的Web门户。该系统是在阿萨姆邦Cachar区进行的,并进行了培训课程,以配备CHW进行传统的癌症筛查程序以及利用移动应用程序进行癌症筛查的必要技能。199个CHW经过训练,并筛选了73,630个人的合格人口。结果:移动应用程序促进了有效的数据收集,并与中央服务器同步,从而及时推荐和随访。系统支持全面的数据管理,确保患者隐私和数据安全。试点实施表明筛选覆盖范围和简化的推荐过程,突出了该系统增强癌症筛查计划的潜力。开发的系统可以提高数据准确性,促进及时推荐并帮助早期发现癌症。结论:基于移动应用程序的癌症筛查和监视系统为基于人群的癌症筛查提供了一种经济高效且可靠的解决方案。应进行进一步的研究,以评估开发系统的影响及其在更多样化的环境中的可伸缩性。
•环境鲁棒性:雷达传感器可以在灰尘,水分和极端温度的环境中可靠地运行。•材料穿透:雷达可以检测非金属障碍物(例如塑料或木材)后面的物体,从而增强了检测可靠性。•远距离和高精度:雷达传感器可有效地以高精度检测各个距离的物体。•对环境干扰的抵抗力:雷达技术受到阳光,雾或反射性表面等环境因素的影响,可能会损害其他传感器类型。•多功能性:雷达传感器可以在广泛的应用中部署,从守护固定机械到确保AGVS或AMR等移动设备的安全操作。3D和对运动的高灵敏度允许重新启动预防安全功能。
Intel® Core™ Ultra 5 135H (up to 3.6 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.6 GHz P-core Max Turbo frequency, 18 MB L3 cache, 4 P-cores and 8 E-cores, 18 threads) Intel® Core™ Ultra 7 165H (Up to 3.8 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 5.0 GHz P-core Max Turbo frequency, 24 MB L3 cache, 6 P-cores and 8 E-cores, 22 threads), supports Intel® vPro® Technology Intel® Core™ Ultra 7 155H (up to 3.8 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.8 GHz P-core Max Turbo frequency, 24 MB L3 cache, 6 P-cores and 8 E-cores, 22 threads) Intel® Core™ Ultra 5 125H (up to 3.6 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.5 GHz P核最大涡轮频率,18 MB L3缓存,4个P核和8个电子核,18个线程)Intel®Core™Ultra 7 165U(高达3.8 GHz E-Core最大涡轮涡轮频率,高达4.9 GHz PORE PROBO频率,最高4.9 GHz PORE涡轮涡轮频率,最大最大最大涡轮频率 (up to 3.8 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.8 GHz P-core Max Turbo frequency, 12 MB L3 cache, 2 P-cores and 8 E-cores, 14 threads) Intel® Core™ Ultra 5 135U (up to 3.6 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.4 GHz P-core Max Turbo frequency, 12 MB L3 cache, 2 P-cores and 8 E-cores, 14 threads), supports Intel®VPro®TechnologyIntel®Core™Ultra 5 125U(高达3.6 GHz E核最大涡轮频率,最高4.3 GHz P核最大涡轮频率,12 MB L3 CACHE,2个P核和8个e-ecores,14个线程,14个线程)
结果:非靶向代谢组学研究发现,SY009治疗后,初级胆汁酸生物合成、不饱和脂肪酸生物合成、类固醇激素生物合成、嘌呤代谢、苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸生物合成等代谢途径均存在差异。其中,2mg BID组胆汁酸相关代谢物的增幅显著高于安慰剂组,不饱和脂肪酸相关代谢物在2mg BID组和安慰剂组均有降低,但两组间无显著差异。综合考虑,以胆汁酸为目标,通过靶向代谢组学进行精准量化。与安慰剂组相比,SY-009治疗组的几种胆汁酸水平显著升高。此外,SY-009给药后,游离胆汁酸比例显著降低,甘氨酸结合胆汁酸比例显著升高,牛磺酸结合胆汁酸比例趋于稳定,PBA/SBA显著升高。
摘要:移动通信网络的发展是由快速技术进步驱动的,尤其是在人工智能(AI)和机器学习(ML)中。本文提供了对通信网络中AI和ML集成的全面概述。研究着重于粒子群优化(PSO),无线网络(ADWIN)中的异常检测以及自动回应(AR)模型,以提高预测准确性和网络效率。通过对移动通信中AI应用的现有文献和仿真研究收集数据。关键结果突出了使用混合智能技术的网络预测准确性的提高,并具有在异常检测和通信优化方面的显着应用。本文以对AI驱动的通信技术进行进一步研究的建议结束,并提出了增强长期预测模型的框架,以提高预测准确性和降低连接故障的方法。关键字:无线网络中的异常检测,人工智能,自动回归模型,长期预测准确性,机器学习,随机优化算法。
摘要 — 基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 是一种很有前途的技术,可用于增强虚拟现实 (VR) 应用,尤其是游戏。我们专注于所谓的 P300-BCI,这是一种稳定而准确的 BCI 范例,依赖于识别刺激后约 300 毫秒 EEG 中出现的正事件相关电位 (ERP)。我们实现了这种 BCI 的基本版本,该版本显示在普通且价格合理的基于智能手机的头戴式 VR 设备上:即移动和被动 VR 系统(除智能手机外没有其他电子元件)。手机执行刺激呈现、EEG 同步(标记)和反馈显示。我们将 VR 设备上的 BCI 的 ERP 和准确性与个人计算机 (PC) 上运行的传统 BCI 进行了比较。我们还评估了主观因素对准确性的影响。这项研究是受试者内部研究,每种模式有 21 名参与者,每人进行一次会议。尽管与 PC 系统相比,VR 系统中的 P200 ERP 明显更宽更大,但 PC 和 VR 系统之间的 BCI 准确度没有显著差异。
使用各种方案主动通知您的移动用户重要事件。移动服务实施推送的主要优势在于,移动解决方案开发人员无需为 APN(Apple 推送通知服务)或 FCM(Firebase 云消息传递)实施特定代码。相反,移动服务向事件源(后端)公开一致的 API。移动服务还提供预定义的推送配置,以允许 SAP 交付的应用程序(可通过公共应用商店获得)发送通知。推送功能的后端 API 提供了不同的方式来接触您的用户群的各个部分并从原生推送提供商中抽象出来,并且还公开了各种特定于平台的功能。
作为?倾听、讨论、比较只是指导此次活动的一些关键词。参与者将能够自由提出一些围绕社会处方的主题,并分成工作组,有机会自由讨论这些主题并进行非正式的比较。小组讨论结束时,最后的全体会议将总结讨论中出现的要点,这些要点将包含在会议即时手册中,随后发送给所有参与者。
国家统计局副总经理Iurie Mocanu先生邀请DNACătinlinaPlinschi,经济发展部和数字化部长DragoșCiuparu先生,欧盟高级顾问DragoșCiuparu先生州校长罗迪卡·尼科拉(Rodica Nicoara)女士,战略规划局局长,战略规划和政策协调副局长罗迪卡·尼科拉(Doiina Rusnac State Chancellery夫人),战略总监Chancellery夫人,战略规划和战略规划总统官员的战略规划和策略规划总监夫人,战略规划和策略计划总统夫人,战略规划及其战略规划及其战略规划及其战略规划总监的主要顾问,战略规划和政策协调局长罗迪卡·尼科拉(Rodica Nicoara)夫人,战略规划和战略总监夫人,战略规划和战略规划策略规划及其战略计划总统的主要顾问,战略规划和副总监,战略规划和战略规划总监,
1 P.HD学者,圣弗朗西斯学校,印度北方邦Ghaziabad,Ghaziabad,Indirapuram。2 10+2学者,圣弗朗西斯学校,印度北方邦Ghaziabad Indirapuram。摘要在快速发展的运输世界中,对高效,安全和创新的汽车解决方案的需求至关重要。该项目的目的是开发能够提供二维运动的汽车,提供多种功能,例如增强的停车解决方案,改善平衡,更高的速度,增加地面清除和公共公用事业车辆的可持续性。不仅此类车辆还包括更好的控制,远程操作,并用作驾驶员更少技术的测试平台。此外,该车辆是四轮驱动器,可进行有效的驱动器和更好的体验。由于模型的简单机制和低成本,该车辆也将对环境有利。此外,这将有助于我们由于电力设计和低功耗而减少污染。关键字:90 0旋转,停车,无人驾驶。1。需要90轮旋转的车轮: - 在当今我们每个人都有汽车,但我们没有意识到汽车数量增加引起的问题。根据我们的模型解决了一些问题,例如: - •用于停车问题的解决方案•借助电动型号减少污染•优化汽车使用的空间•改进的AI不仅为汽车设计,而且还可以应用于大型和重型车辆。此外,它也可以用于轮椅的制造中,以使人们自我依赖。2。我认为,这种设计将彻底改变汽车行业的前景,并将其崭新的面孔。新颖性和关键特征:•停车解决方案